Elizabeth Valles
Enero, 2022
library(tidyverse)
library(gganimate)
library(gapminder)
library(gifski)
library(plotly)
library(scales)
library(ggpubr)
library(ggstatsplot)
datos.animate <- read_csv("/home/eli/Desktop/Neurobiologia/Platicas/IGeografia/data/datos.code.csv")
glimpse(datos.animate)## Rows: 928
## Columns: 14
## $ state_name <chr> "Aguascalientes", "Baja California", "B…
## $ año <dbl> 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 199…
## $ cuartos <dbl> 636855, 3247343, 1793106, 557151, 13858…
## $ state_code <dbl> 1, 2, 3, 4, 7, 8, 9, 5, 6, 10, 15, 11, …
## $ nom_abr <chr> "Ags.", "BC", "BCS", "Camp.", "Chis.", …
## $ capital_name <chr> "Aguascalientes", "Ensenada", "Comondú"…
## $ mpe_code <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, …
## $ municipio_name <chr> "Aguascalientes", "Ensenada", "Ciudad C…
## $ latitud <chr> "21°52´47.362\"N", "31°48´32.198\"N", "…
## $ longitud <chr> "102°17´45.768\"W", "116°35´42.482\"W",…
## $ pob_total <dbl> 863893, 330652, 43805, 15949, 8092, 105…
## $ pob_masculina <dbl> 419168, 163313, 21645, 7732, 3914, 5207…
## $ pob_femenina <dbl> 444725, 167339, 22160, 8217, 4178, 5303…
## $ `total de viviendas habitadas` <dbl> 246259, 105810, 13329, 4100, 2107, 3134…
plot.cuartos <- ggplot(data = datos.animate, mapping = aes(state_name, cuartos,
color = state_name,
size = año)) +
geom_point(aes(frame = año), alpha = 0.5) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Cuartos por Estado-Año") +
theme(axis.text = element_text(size = 8)) +
coord_flip() +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6))
plot.cuartosbox.plot <- datos.animate %>%
ggplot(mapping = aes(state_name, cuartos, fill = state_name)) +
geom_boxplot() +
coord_flip() +
theme(axis.text = element_text(size = 8)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
guides(fill = FALSE) +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 20) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "point")
box.plotviolin.ggstatsplot <- datos.animate %>%
filter(state_name %in% c("Colima","Oaxaca","Tamaulipas", "Veracruz")) %>%
ggbetweenstats(x = state_name, y = cuartos,
method = "np",
p.adjust.method = "bonferroni",
title = "Cuartos por estado",
xlab = "Estado",
ylab = "No. de cuartos",
ggplot.component = list(ggplot2::scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 10)))
violin.ggstatsplotggplot(data = datos.animate, mapping = aes(state_name, cuartos,
color = state_name,
size = año)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Cuartos por Estado-Año") +
theme(axis.text = element_text(size = 8)) +
coord_flip() +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6)) +
transition_time(año) +
ease_aes('linear')datos.animate %>%
ggplot() +
geom_col(aes(state_name, cuartos, fill = factor(año))) +
theme(axis.text = element_text(size = 8)) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
coord_flip() +
transition_time(año) +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6))datos.animate %>%
ggplot() +
geom_col(aes(state_name, cuartos, fill = factor(año))) +
theme(axis.text = element_text(size = 8)) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6)) +
coord_flip() +
transition_time(año) +
labs(title = "año: {frame_time}")datos.animate %>%
filter(state_name %in% c("Colima","Oaxaca","Tamaulipas", "Veracruz")) %>%
ggplot(aes(año, cuartos, color = state_name)) +
geom_point() +
geom_line() +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6)) +
theme(axis.text = element_text(size = 8)) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por año") +
transition_reveal(año)datos.animate %>%
filter(state_name %in% c("Colima","Oaxaca","Tamaulipas", "Veracruz")) %>%
ggplot(aes(año, cuartos, color = state_name)) +
geom_point() +
geom_line() +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6)) +
theme(axis.text = element_text(size = 8)) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por año") +
transition_reveal(año) +
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